Post-2000 progress in nonlinear optics: tabulating new materials and best practices
Notice bibliographique
Résumé
The field of Nonlinear Optics (NLO), launched about 60 years ago, has gained considerable momentum over the past two decades, resulting in an enormous growth in NLO publications for a wide range of material categories, including bulk materials, 0D-1D-2D materials, metamaterials, fiber waveguiding materials, on-chip waveguiding materials, and hybrid waveguiding systems. However, a convenient summary of NLO data collected since 2000 for these different material types has been lacking and would be a valuable resource for researchers in the field. Here, we present a new set of data tables showcasing a representative list of NLO properties taken from the literature since 2000 on the above-mentioned material categories. Furthermore, we provide best practices for performing and reporting NLO experiments. These best practices underpin the selection process that we used for including papers in the tables, and also form the foundation for a more adequate comparison, interpretation, and use of the NLO parameters published today and those that will be published in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,056 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».